探索高效的图像处理：SMFA 模块与 DMlp 类的实现解析
探索高效的图像处理：SMFA 模块与 DMlp 类的实现解析
在深度学习领域，模型的轻量化和高效性是研究人员不断追求的目标。特别是对于图像相关的任务（如超分辨率、图像分割等），如何在保证性能的前提下降低计算复杂度成为了一个关键问题。今天我们将带大家深入探索一种高效的图像处理方法——SMFA 模块与 DMlp 类的实现原理。
一、概述
SMFA（Spatially-Adaptive Feature Modulation）模块是一种用于高效图像超分辨率重建的方法，通过引入自适应特征调制机制来提升模型的性能。DMlp 则是该方法中的一个关键组件，主要用于特征提取与转换。
GitHub 地址：SMFANet
论文地址： Spatially-Adaptive Feature Modulation for Efficient Image Super-Resolution
二、代码解析
1. DMlp 类：深度多层感知机模块
class DMlp(nn.Module):
def __init__(self, dim, growth_rate=2.0):
super().__init__()
hidden_dim = int(dim * growth_rate)
self.